为自定义数据集创建YOLO权重文件

Question

enter image description here我使用了很小的YOLO来创建自定义模型。对应我最终检查点的ckpt文件夹中生成了4个文件。当我给出.cfg文件和加载编号时，对象检测正常工作。

我必须使用cv2.dnn.readnet（）加载要在raspberrypi中使用的模型和cfg文件，但是readnet功能仅接受两个参数，即.weights文件和.cfg文件。那么如何将模型转换为单个权重文件？enter image description here

我正在使用python 3.7和opencv 4。

Answer 1

这不是一个确切的答案，但是您正在使用的存储库看起来很旧。如果您有数据，则可以在yolo v3中重新训练您的自定义模型。该存储库包含所有必要信息，以训练定制模型，包括yolo v3 tiny， https://github.com/AlexeyAB/darknet。

这将在备份文件夹和最后的权重中每1000次迭代生成一个.weights，以恢复训练。您可以在充分的迭代之后将这些权重与cv2.dnn.readnet（）中的.cfg文件一起使用。